Nas últimas semanas tenho estado a observar atentamente um fenómeno — à superfície, o Kite parece bastante estável, mas nas camadas mais profundas está a passar por uma reestruturação intensa. Quanto mais aprofundo, mais evidente se torna: o que está a ser resolvido não são meros estrangulamentos de performance, mas sim um problema muito mais subtil de "latência sistémica".

Esta diferença é fundamental. A maioria das pessoas avalia projetos de IA apenas por alguns indicadores: a resposta é suficientemente rápida? A precisão está dentro dos padrões? Tudo isto pertence, na verdade, ao domínio superficial da performance — basicamente, são questões técnicas: escalabilidade, afinação de parâmetros, ou até trocar para um modelo mais poderoso. Mas a "latência sistémica" é uma questão completamente diferente.

Não me refiro àquela latência técnica medida em milissegundos. Refiro-me àquela zona tampão invisível em toda a cadeia de valor do ecossistema, desde a entrada dos dados até à consolidação de valor, do deployment funcional até ao momento em que os utilizadores realmente começam a usar. A verdadeira latência de um sistema de IA está escondida nas fissuras da colaboração ecológica, da disseminação cognitiva, dos hábitos comportamentais, da circulação de dados. E é precisamente neste ponto que o Kite está atualmente bloqueado.

Quero dissecar esta lógica porque é algo que quase toda a gente ignora, mas que determina diretamente até onde o Kite pode ir a seguir.

**Atualização de performance e digestão de latência são coisas totalmente distintas**

Pela lógica convencional, quanto maior a performance do sistema, mais atrativo deveria ser, certo? Mas a lógica de expansão de um ecossistema de IA não é assim tão simples ou linear. Mesmo que leves os indicadores técnicos ao extremo, o ecossistema do outro lado pode não conseguir acompanhar o ritmo.

Fazendo uma analogia — a performance superficial é como a velocidade do carro, a latência sistémica é como as condições da estrada. Tu podes ter o carro...